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主题演讲:程惊雷 仲德基金合伙人/总裁

发布日期:2018-10-25 15:57  来源:会议   浏览次数:942

车网中国现场报道:
程惊雷 仲德基金合伙人/总裁 
谢谢组委会邀请我参加活动。我加入投资公司,专注于制造业产业的促进,过去的时间里一直关注汽车行业发展。
    
汽车行业的人跳到圈外,如何看待未来汽车行业发展。人类社会的创新发展趋势,农业社会理论到工业社会理论,现在进入信息时代理论。行业发展状态和趋势,人对车的需求,过去简单的是交通工具,过去20年解决舒适驾车的概念。随着4G的到来,我们认为智能出行体验变为现实,过程中发现很多新的产业及新的技术、新的产品不断层出不穷。但我们现在目前为止看行业,可能更多的是需要关注如何实现与人的深度融合,与生活的深度融合,共同实现对社会的贡献,包括在环保和安全方面。
    
不管产业自身发展还是资本投资的角度看,首先关注几个问题,未来汽车社会到底是什么样?人住在哪里?中国改革开放40年,城镇化率从10%提高到目前的53%。但随着社会的发展,将来可能会达到75%,每年有一千万人被城镇化,城镇化带来的所有交通体系要求和压力是对未来考虑汽车行业发展的命题。多少人有新消费诉求?我们到底在买什么?怎样用交通体系?用什么车?把这些问题想明白,不管是智能化、网联化还是共享化、电动化才会真正抓住核心本质问题,实现有效的向前推进和突破。大家关注零排放,零拥堵,零死亡,拥堵问题是所有人都会碰到的痛点。
    
汽车行业涉及到的技术发展问题,不管技术变化趋势还是价值链的冲击都可以看到,自动驾驶、互联、电气化和移动共享是最能够影响未来的。解决的问题是电动化、网联化、智能化和共享化。电动化是基础,网联化是条件,智能化是关键,共享化是趋势。这四个特征是发展下一代的汽车产业,以及出行服务过程中所需要关注的重要问题。为什么说电动化是基础?把汽车变成移动的大型电子设备。这句话非常关键,因为纯电动本身改变的并不是动力驱动问题,而纯电动最终能够实现的是所有自动转向安全体系和人机交互,完全适合于电子交付式的产品,而且过程中可实现大数据的流动和交付,这是传统汽车面临的重大瓶颈。真正的一辆好的汽车,能够让所有用户在使用环节中得到安心和放心,以及省心的体验,电动化是必然条件。网联化非常清晰,国内网联汽车发展非常快。网联到底是怎样的网联方式?如果真正实现与环境的连接,把汽车作为生态中的组成部分。中国有两亿三千五百万辆汽车,每天在路上跑的汽车都能够成为交通体系和社会管理体系中的有机组成部分,以及有价值的贡献者。我们认为嵌入式的方式,深绿色的是一个趋势,但这个趋势也带来重大挑战。因为嵌入式的依据每个时间段里的硬件和软件技术发展,每过一个阶段,用户对现有的网联汽车体验会下降。我们每个人可以一年买部手机,但汽车不可能。如果将来汽车使用还是更多的个人拥有的方式,这之间的矛盾非常剧烈。未来自己会恨自己买的车,传统汽车不可能存在,但网联化以后挑战也来了。
    
大家都清楚智能化,整合发展路径和出行方式。很多公司非常激进,也有公司非常严谨,核心问题是看到底能不能为用户带来更多的安全和舒适体验。这个过程中,技术路线不断的演变和可实现性是制约智能化汽车发展的关键要素。李克强教授牵头做的图,也是行业的努力方向。但过程中,我相信每一阶段都不是简单的能够用图或者一张纸表述的。有技术问题,也有社会形态的变化。我原来搞汽车行业,我个人差点发生过三次由于乘坐自动驾驶汽车可能造成的伤害事故。国际领先企业即便做出很多技术解决方案,都还是研发过程中的模板,在特定的场景里可以实现的局部解决方案,而不是真正的广域汽车安全产品。将来把自动化交给机器,机器承担车内外人的安全责任,这些产品的开发和发展有非常巨大的挑战。人类应该相信一点,人类进入工业化时代时,与农业化时代的理念及管理方法、社会形态、法律体系都不一样。马车时代进入汽车时代切换周期用50年,20年后汽车超过马车,但形态不断发生变化。循序渐进的发展过程是我们必须面对的经历。
    
共享出行不多说,可能大家对滴滴出行非常熟悉,也对Uber非常熟悉。但这样的形态是基于上一代的互联网出行方式,未来的智能交通体系是不是也还是这样的商业模型,肯定不是。现在目前谁在尝试做这样的业务,从我作为投资者的角度看,我目前非常关注哪一些公司做基于智能化做出行服务和商业模型的转化。
    
过去一辆车有所有用途,送孩子用,上下班用,长途旅行也用,中国人的车越买越大。如果到网联时代和智能驾驶时代、电动化时代,是不是需要忍受这种痛苦。我认为将来的车为每一个特定的用途提供解决方案,这样的解决方案可以做到无缝连接。每个人出行感受基于需求实现场景下的体验,用传统的思维方式考虑商业机会,以及做项目的可行性研究,目前没有人能够做到。
    
智能网联汽车的发展真的会一马平川吗?技术层面,网联技术的安全性能否保障车辆控制技术达到高鲁棒性。深度学习和算法的发展能否支撑企业达到通用强人工智能。过去花很多时间在美国和中国以及欧洲看深度学习方法,看算法的发展,我认为目前还是小学生阶段,没有达到真正的能够实现强人工智能的需求。依赖多路冗余,能够涵盖纷繁复杂的场景吗。孙卜雷可以知道滚出来彩色球会有孩子,但如何让机器有这样的认知。算力的提升依赖AI芯片,能否真正的超越摩尔定律。单体智能发展的瓶颈能不能靠集群智能解决。辛总谈切片技术和5G,这是未来发展需求。但什么时候可以广域应用?单体智能和集群智能在什么场景下可以相互支撑,相互协调。
    
商业层面,逐渐进化的网联和智能汽车产品和在用传统技术汽车长期共存的安全挑战。汽车和手机最大的区别,手机的应用发展可以单独存在,汽车是在广泛的场景里是不可预测场景下的存在。汽车的运用,智能网联汽车产品的发展安全挑战与手机相比是几何级的增长,目前没有人能够科学的论证说集合既是多少。各类感知、决策和执行部件以及系统都在不确定中探索,技术迭代非常快,能否得到持续的资本和产业应用的支持。辛总讲到十年磨一剑,最多现在磨成了棒,没有到针的阶段。我作为投资公司非常谨慎,大量的初创公司是不是会被遏制或者淘汰。产业链的震荡和摸索中,谁成为知识和资本影响力的牵引者。有人说传统汽车工业可以凤凰涅盘,有人说互联网公司可以独步天下。这两句话我都不相信,因为互联网第一代的英雄谁活着?现在基于移动商业和社交的2.0时代的移动互联网公司,是不是在移动互联网三代时继续能够发展和存活。传统汽车公司必须能够创新转型。
    
谢谢大家。

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